最近学习列生成算法,需要用到优化求解器。所以打算学习一下cplex这个商业求解器。
前几天老板让测一下一些open source LP solver的稳定性。先看看本次上场的主角:
号外!号外!常年用 TSP 举例的某干货分享板块终于 倒闭 改革了!小编终于被boss揪去关·禁·闭、学·习·进·阶、突·破·自·我了! 本着 独学学 不如 装装× 分享分享 的想法,下面来介绍下最近陪伴小编入眠的VRPTW——带时间窗车辆路径规划问题。 惯例奉上小编的 素质三连 攻略三连 帮你十分钟快速搞懂 VRPTW 讲什么、什么样、怎么解,帮助你从零开始快速入门! * 内容提要: *什么是VRPTW *CPLEX求解VRPTW实例 *CPLEX操作补充说明 1.什么是VRPTW 提到带
历尽千辛万苦,外加外援帮助,本辣鸡小编终于搞定了这个大坑-用分支定界法(Branch and bound, B&B)解带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)。 预备知识 前面的推文中有提到过,分支定界法是一种精确解算法,之前推文“运筹学教学|分枝定界求解旅行商问题”中对于分支定界的基本思想进行了详细的阐述,有不记得的小伙伴可以点击上面的链接传送到之前推文。 带时间窗的车辆路径规划问题(下简称:VRPTW)在之前的推文中已经被详细的介绍过了,为了方便读者的阅读,我们在这里给出传送门 干货|十分钟快速掌握CP
历尽千辛万苦,外加外援帮助,本辣鸡小编终于搞定了这个大坑-用分支定界法(Branch and bound, B&B)解带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)。
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如,输入可以是电机的设计参数,输出可以是功耗,或者输入可以是业务选择,输出可以是获得的利润。
前两天小编刚忙完手头上的事情,闲了下来,然后顺便研究了一下Branch and Price的算法。刚好,国内目前缺少这种类型算法的介绍和代码实现,今天就给大家分享一下咯。
前面一篇文章我们讲了branch and bound算法的相关概念。可能大家对精确算法实现的印象大概只有一个,调用求解器进行求解,当然这只是一部分。
线性规划是常见的问题求解形式,可以直接跟实际问题进行对接,包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等,最后对参数进行各种变更,以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器,可以通过调用cplex的接口,直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下,基于docker来调用cplex的python接口,对线性规划问题进行求解。
因为小编一般用的C++和Java比较多,而且现在开发大型算法用这类面向对象的编程语言也方便得多。基于上面的种种考虑,加上时间和精力有限,所以就暂时只做C++和Java的详细教程辣。关于matlab和python的也许后续会补上的吧。
CPLEX 是IBM公司的一个优化引擎。软件IBM ILOG CPLEX Optimization Studio中自带该优化引擎。该软件具有执行速度快、其自带的语言简单易懂、并且与众多优化软件及语言兼容(与C++,JAVA,EXCEL,Matlab等都有接口),因此在西方国家应用十分广泛。由于在中国还刚刚全面推广不久,因此应用还不是很广,但是发展空间很大。
前面我们已经搭建好cplex的java环境了,详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明,相信大家已经跃跃欲试,想动手写几个模型了。
前面我们已经搭建好cplex的java环境了,相信大家已经跃跃欲试,想动手写几个模型了。今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~
我们最早接触到的与运筹学相关的知识可能就是线性规划问题了。求解线性规划问题的基本方法是单纯形法(Simplex algorithm),与单纯形法相关的方法我们已经有许多推文介绍啦感兴趣的小伙伴可以去看一看。在学习过程中,老师可能会告诉大家这是求解速度比较快的一类问题。但是说归说,有的同学可能对此会有些不解。用单纯形法求解线性规划问题到底有多快呢?随着问题规模的变化,求解所耗的时间是怎么变化的呢?
拉格朗日松弛算法,啥,怎么运筹学也有拉格朗日了啊?为什么哪里都有他?那么拉格朗日松弛算法到底讲了什么呢?本期,小编将带你走进拉格朗日松弛的世界。
小伙伴们大家好呀!继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后,大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法。小编哪敢偷懒,这不,赶在考试周之际,又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程。快一起来看看吧。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说SCIP | 数学规划求解器SCIP超详细的使用教程「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
基于已有的Docker容器镜像,去创建一个本地的镜像,有两种方法:一种是在之前的博客中提到过的,使用docker commit的方案,也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改,然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法,就是写一个Dockerfile,在本文中会作简单介绍。
论文阅读笔记,个人理解,如有错误请指正,感激不尽!该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。
提到带时间窗车辆路径问题(vehicle routing problems with time windows,VRPTW),就不得不先说说车辆路径问题(VRP)。
今天为大家介绍需求可拆分的带时间窗车辆路径问题(Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window,简称SDVRPTW )。而求解技术是精确算法之王中王——分支定价割平面法(Branch-Price-Cut,简称BPC),因为国内少有这类型算法的介绍,今天小编就给大家分享一下咯。
关于这三种算法的详细步骤,小编在这里就不再赘述啦,让我们直接进入正题~想要了解这些算法的同学可参考以下推文:
—恢复内容开始— objdump命令是Linux下的反汇编目标文件或者可执行文件的命令,它还有其他作用,下面以ELF格式可执行文件test为例详细介绍: objdump -f test 显示t …
前言 今天为大家介绍需求可拆分的带时间窗车辆路径问题(Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window,简称SDVRPTW )。而求解技术是精确算法之王中王——分支定价割平面法(Branch-Price-Cut,简称BPC),因为国内少有这类型算法的介绍,今天小编就给大家分享一下咯。
VM 提供了各种用于调整内存分配和垃圾回收行为的标准开关和非标准开关。其中一些设置可以提高 Java IDE 的性能。注意:由于 -X (尤其是 -XX JVM)开关通常是 JVM 或 JVM 供应商特定的,本部分介绍的开关可用于 Sun Microsystems J2SE 1.4.2。
今天小编要为大家介绍一款用于求解车辆路径优化问题(VRP)的工具箱---jsprit。大家可能没听过这个求解工具,小编也是经老师介绍才知道的。这里可以偷偷的告诉大家,老师的团队正在开发一款更厉害的车辆路径优化问题的求解器,将来会与Jsprit做性能比较。大家可以期待一下我们自己的车辆路径优化问题的求解器哦!
Lombok是一款非常实用Java工具,它可以帮助开发人员减少样板代码,使开发人员专注业务逻辑,在Java界几乎无人不知。
相信大家对线性规划和整数规划应该不陌生,在开始今天的问题之前我们不妨再来复习一下这两个概念,毕竟温故而知新嘛
Lombok 是一个 Java 库,它作为插件安装至编辑器中,其作用是通过简单注解来精简代码,以此达到消除冗长代码的目的。
转载自 https://blog.csdn.net/u011308294/article/details/78627560
小编有个小伙伴,隔三差五就过来跟我说:这个模型CPLEX怎么写呢?我说我不是给你讲过好多次?他说CPLEX太复杂了,俺没学过学不会呢。其实对于很多刚入行的小伙伴来说,CPLEX算不上友好,就连学习资料都不知道去哪里看,不像Excel或者Word,百度一下出来好多资料。
我不愿意直接用notepad去编辑java代码,因为我要从实际的Project中感受java,不需要一开始就从compile学起,当初学C#的时候不也没从csc开始么。网上搜了一下,发觉MyEclipse是个不错的开发工具,因为它集成了eclipse的很多插件。
Mixed Integer Linear Programming (MILP) solver lp_solve solves pure linear, (mixed) integer/binary, semi-cont and special ordered sets (SOS) models.lp_solve is written in ANSI C and can be compiled on many different platforms like Linux and WINDOWS
解决办法: gedit /var/lib/locales/supported.d/zh 加入这一行: zh_CN.GBK GBK 保存之后再启动eclipse,就可以把编码改成GBK了,不过还是要手工输入,不能选。
我们在开发过程中,通常都会定义大量的JavaBean,然后通过IDE去生成其属性的构造器、getter、setter、equals、hashcode、toString方法,当要对某个属性进行改变时,比如命名、类型等,都需要重新去生成上面提到的这些方法,那Java中有没有一种方式能够避免这种重复劳动的工具呢?答案是有,我们来看一下下面这张图,右面是一个简单的JavaBean,只定义了两个属性,在类上加上了@Data,从左面的结构图上可以看到,已经自动生成了上面提到的方法。
近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展,促进了NLP领域各种任务上的进步,例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的,在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上(如Text-to-SQL、Table-to-Text),需要同时对结构化的表格数据进行编码,如果直接采用现有的BERT等模型,就面临着编码文本与预训练文本形式不一致的问题。
前言 最近小编学了运筹学中的单纯形法。 于是,很快便按奈不住跳动的心。 这不得不让我拿起纸和笔思考着, 一个至关重要的问题: 如何用单纯形法装一个完备的13? [strip] 恰巧,在我坐在图书馆陷入沉思的时候, 一位漂亮的小姐姐靠过来, 说:“同学,你是在看线性规划吗? 你能帮我看看这道题该怎么解好吗?” 纳尼?还真是瞌睡来了送枕头。 但是,尽管心里万马奔腾, 还是要装作若无其事的样子,蛋蛋一笑。 “这个啊,简单!让我来算算。” [1240] 但是一拿到题目之后,扫了一眼。 惊得差点没把笔吞下去。 这……
Python 是一种开源编程语言,用于 Web 编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习 Python 使程序员能够专注于解决问题,而不是专注于语法,其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。
Eclipse中的快捷键: 1.补全代码的声明:alt + / 2.快速修复: ctrl + 1 3.使用单行注释:ctrl + / 4.使用多行注释: ctrl + shift + / 5.取消多行注释:ctrl + shift + 6.复制指定行的代码:ctrl + alt + down 或 ctrl + alt + up 7.删除指定行的代码:ctrl + d 8.上下移动代码:alt + up 或 alt + down 9.切换到下一行代码空位:shift + enter 10.切换到上一行代码空位:ctrl + shift + enter 11.如何查看源码:ctrl + 选中指定的结构 或 ctrl + shift + t 12.退回到前一个编辑的页面:alt + left 13.进入到下一个编辑的页面(针对于上面那条来说的):alt + right 14.光标选中指定的类,查看继承树结构:ctrl + t 15.复制代码: ctrl + c 16.撤销: ctrl + z 17.反撤销: ctrl + y 18.剪切:ctrl + x 19.粘贴:ctrl + v 20.保存: ctrl + s 21.全选:ctrl + a 22.格式化代码: ctrl + shift + f 23.选中数行,整体往后移动:tab 24.选中数行,整体往前移动:shift + tab 25.在当前类中,显示类结构,并支持搜索指定的方法、属性等:ctrl + o 26.批量修改指定的变量名、方法名、类名等:alt + shift + r 27.选中的结构的大小写的切换:变成大写: ctrl + shift + x 28.选中的结构的大小写的切换:变成小写:ctrl + shift + y 29.批量导包:ctrl + shift + o 30.调出生成getter/setter/构造器等结构: alt + shift + s 31.显示当前选择资源(工程 or 文件)的属性:alt + enter 32.快速查找:参照选中的Word快速定位到下一个 :ctrl + k 33.关闭当前窗口:ctrl + w 34.关闭所有的窗口:ctrl + shift + w 35.查看指定的结构使用过的地方:ctrl + alt + g 36.查找与替换:ctrl + f 37.最大化当前的View:ctrl + m 38.直接定位到当前行的首位:home 39.直接定位到当前行的末位:end
分享一个朋友的人工智能教程。零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!大家可以看看是否对自己有帮助:点击打开
上一篇文章我们已经讲述了JIT编译器的基本原理,今天我们看一下HotSpot虚拟机中具体的编译器。
而本文着重提及的结构化数据则是指数据点之间具有清晰的、可定义的关系,并包含一个预定义的模型的数据(如图 1 所示)。看起来结构化数据应该更容易处理,而基于机器学习的特性(特征提取),大家更多的注意力集中在了对文本这类非结构化数据的处理,好像对于结构化数据的处理过去都不怎么热门。但是随着机器学习的发展,过去传统的结构化数据分析方法已经不能满足我们的需求了,而且这些结构化数据其实都是质量很高的数据,如何在神经网络中利用这些数据也是很重要的任务。
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